こんにちわ、あまりの寒さに凍えたブラックかふぇです。
北の大地なめてました。
テクニカル分析は様々ある中、Deep Learning かっこよくない？と思い、すぐに手を出した結果を簡単にシェアさせていただきます。

まずは、基礎知識から。
ゼロから作るDeep Learning —
Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 

を買って、読みました。あー、自分の理解力が悪く、ぼんやりとしかわからず。。。

https://qiita.com/tsunaki/items/05248eea2220fb9efd71

にて、株予測をやっており、Pythonコードを参考にBitcoinで早速、やってみる。

データを用意する(Cryptowatchから、BitMEX,1分足500件をダウンロードし、csvファイルにする）

Tensorflowをインストール => Python コード実行(何気に処理が重い。。）
のちのち、マイニング用PCを止めて、ゴリゴリGPU計算したら、処理が早かったです。たくさんテストするなら、GPUは必須かもしれません。

BTC予測と、BTC1分足の実データを比較してます。悪くない？と思いながら、テスト結果データ(正規化されているので価格情報とは違います）
を見ると、一番最初のデータは
BTC予測 　　-0.526546
BTC実結果　-0.64548283

となっており、0.11893683の違いあり、精度はいまいち。。。
しかしー、このずれを元に予測すればいいじゃん！
と思い、テストしたら、意外に精度高め。まるでニュータイプ（笑）
コード化して走らせる予定です（実稼働予定はGW。時間がないんです）。
本当に使えるかどうか不明です。。。
学習しながら、予測していると、そろそろ普通のPCじゃダメかも。。。

RCIや、VIXもなどのテクニカルも、ある意味、データを正規化して、分類しているから、意外にDeepLearningに近い？と思い始めた今日この頃です。

お気に入りは、sigmoid とsoftmax.

今日のこのあたりまでで。